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艾瑞咨询主管合伙人霍禹:数据赋能,场景加速

来源:艾瑞网    作者:yangkun      2017/6/7 10:24:26

导语:未来我们每个人最大的挑战,将来自于我们只会重复自己的工作,或者重复自己擅长的事情,因为这种重复,终有一天AI比你我做得更好。

【艾瑞网 直播】2017年6月6日-7日,由艾瑞集团主办的2017艾瑞(北京)高峰会议在北京国贸三期大酒店举办。

本届艾瑞峰会汇聚互联网核心力量,以“创想·聚能”为主题点燃行业精英释放互联网原力,共同探讨互联网经济与社会变革。作为中国互联网行业极具影响力的品牌峰会,在这里除了感受行业尖端脑力的碰撞,也能随着艾瑞集团15年成长的经历,窥探理解中国互联网行业的脉搏。

以下是艾瑞咨询主管合伙人霍禹发表题为“数据赋能,场景加速”的演讲实录。

hy.jpg艾瑞咨询主管合伙人霍禹

霍禹:今天正好是艾瑞成立十五周年,我们艾瑞一起陪伴大家经历PC互联网、移动互联网整个行业发展成长。去年年初的时候,出现一个名词叫做“移动互联网的下半场”,我们反观这样的词是怎么出现的?或者互联网的本质是什么?其实是一种技术改变所有用户的媒介时间及其分配方式,通过时间的重新分配带动各产业链利益的重新分配。所有行业从业者从去年上半年就可以发现,其实用户时间分配这件事情已经停滞了,基本上大局已定,除了挣扎和拼搏以外,我们还在等待下一个能够有可能重新分配用户时间机会的来临,也许AI就是通过技术能够节约人类时间的方式,以便达成用户时间重新分配可能性的一种手段。

追本溯源,AI赋能加快场景化输出

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在过去一到两年内,在各种论坛、会议上不断看到这上面所有的词汇。这些所有的词都在指向一件事情——算法,算法其实也都在指向另外一个事情——AI。AI在这个阶段更像是teenage sex的概念,很多人都觉得自己懂,但其实不懂,很多人都觉得别人在做,所以自己也应该去做。

而这上面90%的词,我根本不知道什么意思,还是把这些算法的解释交给技术专家,我们先探讨一下AI背后的商业本质到底是什么?

其实AI这件事情,已经发生了两个阶段。第一个阶段,大家很熟悉,在工业制造业里面经常出现,工业机器人在很多年前,能够替代生产线上更多的人力,去解决人的重复性劳动问题。

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目前我们正处在第二个阶段,AI在这个阶段内,将会替代人类做很多重复性脑力劳动。在这个过程当中,AI会有一个边界,这个边界在于创造性,创造性意味着什么?我们认为创造性源于对规则的打破和挑战。下面也可以给大家举几个例子。

第一个例子是,用鱼叉捕鱼这件事件对于AI来说完全可以得到最优解,选择什么样的材质,在什么样的时间、天气、温度,用什么样的力度、角度能够捕到更多的鱼,但是边界在哪里,人类除了用鱼叉叉鱼之外,我们可以用鱼竿、渔网,或者把池塘里的水抽干,获得更多的鱼。

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第二个例子是AlphaGo,过去一年的时间里,AlphaGo已经可以被写入教科书。在今天的环境下,在19×19的围棋棋盘上,以围棋的规则人类已经无法战胜AlphaGo。对于人类来讲,围棋意味着什么,或者对于机器来讲我们在做什么,AI在这个阶段,不太容易在19×19的棋盘上发明五子棋的规则。而另一方面,我们在麻将和斗地主竞技过程中,可以挑战规则,一个眼神和小动作,完全可以改变整个局面。同时围棋对于AI来说是对于目标的达成,对于人这可能是一种娱乐,也可能是一种交际手段,甚至是一种人生的修行。

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除了算法之外,下一步AI需要经历什么?我们认为在未来一到两年内,有一个词会在各大论坛峰会上面出现,这就是“场景”。任何的工业实践最终落地,都要有一个场景的应用,只有在场景上面,才会爆发出更大的商业价值。在未来一到两年内,大家会看到更多的行业里面,会出现更多的基于算法的实践经验出现。

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AI的前世今生,终将实现商业落地

AI这个词出现在1956年,为什么到今天我们才认为AI触手可及?对比下人类。

人进入到工作岗位,经历三个时间段:出生、上学、就业。我们回想一下,在五、六年前,整个行业投资者和从业者都在讲大数据,这个是AI的出生阶段。

第二个阶段,是AI的算法。我们目前正在经历AI从学校步入社会的过程,和人类一样,先就业再择业,相信在最初场景实现过程当中,AI依然不会像我们想象的那么完美。时间会改变一切,究竟有哪些场景会是AI就业的热点,或竞争的主要战场?像交通、金融、医疗、物流仓储、能源、旅游等,这些都是AI争夺的热点场景。

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我们发现一个数字在过去几年里面,全球头部的14家汽车制造企业和14家科技企业中,分别有13家和12家进入到自动驾驶领域,背后看重的是广阔的市场规模。

预计到2050年,全球因自动化驾驶所产生的直接劳动力替代市场规模,加上因此而延伸性的制造和零售等加在一起,整个市场规模会达到七万亿美金。正是基于AI如此之大的市场潜力,越来越多的企业,会基于场景实践过程当中继续前行。

我们如何判断AI在场景中落地的市场规模,我们排除掉那些延伸性的生产制造、零售等等延伸性市场规模,只关注直接替代的劳动力市场,这里面用一个指标,就是预期节余值(Expected Life-Effectiveness ),简单来讲,AI帮我们省掉的人工工时,乘以每一个人工在单位里面的时薪,我们用这样一个公式套用这样一张图,我们发现把AI可能落地的场景,放到同一张图上,我们横坐标是替代的工时,纵坐标是人的单位时间价值,延伸线意味着在这个领域内,从最初的AI开始介入到比较成熟过程中的市场潜力。

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我跟艾瑞分析师做这张图的时候,发现艾瑞最重要的岗位,分析师体现在这个图上,分析师的小伙伴很紧张,说再过两年他们有可能会失业,当然这只是个玩笑。

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包括AI在内,跟所有科学技术一样,都是一种技术手段,能够帮助我们去节约时间,提高我们自己的效率。所有企业也好,个人也好,在遇到每次技术变革的时候,都有一个选择的机会,顺势而为还是因循守旧,相信最初的阶段一定会产生一些试错成本,但是最终时间会证明一切。

人工智能时代,艾瑞日益突破创新

其实15年发展过程中,艾瑞一直伴随着技术和科技的组合。最近几年,艾瑞开始使用AI手段,增强自己的产品生态。艾瑞是知识服务商,每个客户最初接触艾瑞的时候,都会问到同一个问题,好像你们每年发布几百份免费报告,你们靠什么盈利?70%的朋友都问我这个,借这个机会简单介绍下艾瑞。

艾瑞的服务分为两层,第一层,数据分析,第二层,知识服务,15年过程当中,艾瑞到底做了什么?我们从PC用户行为监测到移动端再到智能电视;从广告投放前的上刊数据到广告投放后的效果监测;从基于网站、APP的分析,到inapp的功能以及到视频、新闻、公众号等内容的分析,再到商品价格销量的监测,以及舆情的一些数据。基于数据之上是知识服务,产业研究,用户研究,品牌研究,战略咨询,管理咨询服务。在最近几年,我们增加了投资行业的企业尽调,可研分析,IPO行业顾问、企业会员服务等等,艾瑞作为一家知识服务商企业,利用技术,甚至利用AI进行生产革新。

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第一个例子,是广告上刊监测,在若干年前,广告上刊监测用人力解决,会招募很多员工,把所有的报纸买回来,人工的把里面的图片截取出来,那么,在PC年代艾瑞是怎么做的?我们用爬虫程序抓取所有的广告位,并且用机器进行分拣。在移动端,由于广告技术的升级,定向投放增加,我们用机器模拟了几十万个用户不同的阅读习惯去抓取不同的广告,并在最近开始尝试用图像识别技术去标识广告素材。在15年的时间内,广告素材增长了1000倍以上,但人工减少了三分之一。

第二个例子,关于用户行为监测的数据,最早的时候,这件事情怎么解决?仍然是需要雇佣很大批的人工,每天给所有用户发放纸质问卷,问他你昨天看了什么网站,看了什么样的报纸,在什么样的区域内进行了活动,买了什么商品等,进入到PC年代,使用软件解决这个问题,进入到了移动互联网年代,我们开始用请求数据分拣用户这些数据,最近十年间,艾瑞用机器学习的方式自动标识用户的请求及标签,在这个过程当中,艾瑞节省了多少人工,对比15年前,艾瑞处理的基础数据量增长了一万倍以上,而艾瑞的人工增长不到10%。

第三个例子是智能投顾,很多金融从业者认为,智能投顾是很有潜力的场景,截止到目前,艾瑞已经开始用知识图谱和自然语义分析的技术,来帮助投研分析师,进行上市公司财报方面的基础报告的生成,节约了一些投研分析师的基础时间。其实在整个过程当中,你会发现,像艾瑞这样的知识服务商都在利用技术,以及利用AI的方法进行更多的人工的替代。在未来一到两年,我们相信在其他的行业内会出现更多的场景实践。

这里引用罗曼罗兰的一句话,“大部分人在二三十岁就死去了,因为过了这个年龄,他们只是自己的影子,此后的余生则是在模仿自己中度过,日复一日,更机械,更装腔作势地重复他们在有生之年的所作所为,所思所想,所爱所恨。“

未来我们每个人最大的挑战,将来自于我们只会重复自己的工作,或者重复自己擅长的事情。因为这种重复,终有一天AI会比你我做得更好。

在这样的过程中,其实对于每一个人,都是这样的挑战,但AI仍然只是一种工具,它的目的其实是为了帮助我们节约时间,提高效率。在这个过程当中,我们应该把省下的时间,用于更有创造性的事情当中,正如艾瑞昨天刚刚发布的企业会员服务,希望通过这个学习性社群产品,更多的朋友与艾瑞一起获得与时俱进的洞察力。

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最后再次感谢大家的光临,也期待今天更多嘉宾的精彩分享。

(本文为艾瑞网独家原创稿件 转载请注明出处)
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